La IA y los problemas difíciles del mundo · Fusión nuclear y energía · arXiv · 2026-10-19
ModeCast: predicción en un solo paso de los modos propios MHD lineales y las tasas de crecimiento en tokamaks
Título original: ModeCast: One-Shot Prediction of Linear MHD Eigenmodes and Growth Rates in Tokamaks
Las inestabilidades MHD a gran escala en los tokamaks pueden romper el confinamiento del plasma, y evaluar una sola configuración con el solucionador JOREK toma horas. ModeCast, un modelo sustituto aprendido y entrenado con más de 45,000 simulaciones de JOREK, predice la estabilidad lineal para los números de modo toroidal n=1 a 4, incluyendo la estructura espacial completa y la tasa de crecimiento de los modos inestables. Sin contar el cálculo del equilibrio, la inferencia en una GPU es más de 10,000 veces más rápida que las ejecuciones de estabilidad lineal de JOREK en múltiples núcleos, y no omitió ningún caso inestable de los reservados. En un barrido de resistividad fuera de su distribución de entrenamiento, reajustar solo la cabeza de la tasa de crecimiento redujo a la mitad el error en los datos reservados para la tasa de crecimiento del modo kink interno.